НКЦКИ озаботился защитой пользователей от атак через веб-приложения

НКЦКИ озаботился защитой пользователей от атак через веб-приложения

НКЦКИ озаботился защитой пользователей от атак через веб-приложения

Ввиду роста количества атак в рунете Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ) опубликовал рекомендации по повышению уровня защищенности веб-приложений и минимизации рисков для пользователей.

При проведении атак на пользователей веб-приложений злоумышленники зачастую используют зависимости в коде, обеспечивающие взаимодействие со страницами сайта на стороне клиента, — подключаемые JavaScript-библиотеки, фреймворки CSS, информационные, аналитические и защитные плагины, а также шрифты, подгружаемые со сторонних серверов. Подмена таких модулей позволяет авторам атак размещать на сайтах вредоносные скрипты, собирать конфиденциальные данные посредством фишинга, перенаправлять пользователей на потенциально опасные ресурсы.

Для повышения безопасности веб-приложений и предотвращения злонамеренного вмешательства в их работу НКЦКИ рекомендует (PDF) принять следующие меры:

  1. Предоставить законным пользователям возможность самостоятельно завершать сеансы работы в веб-приложении.
  2. Обеспечить гарантированное удаление идентификатора сессии по ее завершении на стороне клиента.
  3. Ввести обязательную аутентификацию для доступа к защищенным ресурсам веб-приложений и внесения изменений в профили пользователя.
  4. Обеспечить криптозащиту аутентификационных данных пользователей при хранении.
  5. Исключить хранение аутентификационных данных и информации о структуре каталогов на сервере в файлах, доступных по URL.
  6. Запретить использование заголовка REFERER в качестве основного механизма авторизации.
  7. Использовать параметризованные запросы к базам данных SQL, либо применить санацию пользовательского ввода.
  8. Использовать фильтрацию входного потока данных.
  9. Запретить использование HTML-тегов <img> и <table> в пользовательском вводе.
  10. Очистить сообщения об ошибках от такой информации, как данные о структуре файловой системы, фрагменты кода, подробности обращения к СУБД; ввести в обиход страницу-заглушку с кодом ошибки 200.
  11. Использовать надежные протоколы для аутентификации пользователей (Kerberos, TLS 1.2 и выше).
  12. Использовать POST-запросы для передачи аутентификационных данных на сервер.
  13. Исключить использование внешних сущностей, внешних параметров сущностей и внешних описаний типа документа при обработке данных в формате XML.
  14. Запретить кеширование конфиденциальных данных, вводимых в веб-формы, ограничить доступ к содержимому куки-файлов с помощью атрибутов HTTPOnly и secure.
  15. Обеспечить проверку корректности вводимых пользователем данных и на стороне клиента, и на стороне сервера.
  16. Включить в HTTP-заголовки сведения об используемой кодировке и запретить ее замену для всех источников входных данных.
  17. Ввести проверку благонадежности стороннего JavaScript-кода перед его использованием.
  18. Регулярно проверять хеш-суммы файлов JavaScript; при обнаружении изменений следует немедленно прекратить использование кода и повторно проверить функциональность.
  19. Отказаться от использования динамически формируемых JavaScript.
  20. Отдавать предпочтение загрузке внешних зависимостей из контролируемых источников.
  21. Разработать и поддерживать в актуальном состоянии планы реагирования на DDoS-атаки, утечки, дефейс сайта, несанкционированный доступ к интерфейсу управления.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru